Tips Data Ingestion yang Tidak Banyak Diketahui—Tapi Sangat Berpengaruh!

Proses data ingestion sering kali dianggap sebagai langkah teknis yang sederhana dalam manajemen data, namun kenyataannya, ada banyak faktor yang memengaruhi efektivitasnya. Mengambil data dari berbagai sumber, mentransfer, dan memprosesnya untuk dianalisis membutuhkan strategi yang lebih cermat. Ada beberapa tips yang tidak banyak diketahui, tetapi jika diterapkan, dapat memberikan dampak besar pada efisiensi dan kualitas data yang Anda kelola. Berikut adalah beberapa tips tersembunyi yang bisa meningkatkan proses data ingestion Anda.

1. Prioritaskan Data Ingestion Secara Incremental

Salah satu kesalahan umum dalam data ingestion adalah mengimpor seluruh dataset sekaligus tanpa mempertimbangkan ukuran dan kecepatan data. Dengan menggunakan pendekatan incremental ingestion, di mana hanya data yang baru atau diubah yang diambil dari sumber, Anda bisa mengurangi beban sistem dan memaksimalkan efisiensi. Pendekatan ini juga membantu meminimalisasi risiko kesalahan dan redundansi data, terutama untuk proyek dengan dataset yang sangat besar.

2. Pahami Latency Toleransi Bisnis Anda

Tidak semua proses membutuhkan data real-time, dan ini sering kali diabaikan. Memahami latency tolerance bisnis Anda sangat penting. Jika bisnis Anda hanya membutuhkan data yang di-update setiap jam atau setiap hari, maka Anda bisa memilih solusi ingestion yang lebih sederhana, dibandingkan harus menginvestasikan sistem real-time ingestion yang jauh lebih kompleks dan mahal. Fokus pada kebutuhan sebenarnya dapat menghemat waktu, biaya, dan sumber daya.

3. Optimalkan Preprocessing di Sumber Data

Sering kali, data yang diambil dari berbagai sumber tidak langsung dalam format yang siap untuk diolah. Salah satu tips penting yang jarang dibicarakan adalah melakukan preprocessing di sumber data sebelum data tersebut diingest ke dalam sistem Anda. Dengan memfilter, mengonversi, atau merapikan data di sisi sumber, Anda dapat mengurangi beban pada pipeline ingestion dan mempercepat proses pengolahan data di sisi penerima. Hal ini sangat berguna jika Anda menangani data tidak terstruktur.

4. Gunakan Protokol Transfer Data yang Efisien

Tidak banyak yang tahu bahwa protokol transfer data memainkan peran penting dalam kecepatan dan keamanan proses data ingestion. Banyak yang hanya menggunakan HTTP atau FTP secara default, tetapi protokol seperti Apache Avro atau Parquet dirancang khusus untuk mentransfer data dengan efisiensi tinggi dan footprint yang lebih kecil. Dengan menggunakan protokol yang lebih tepat, Anda bisa meningkatkan kecepatan ingestion, terutama jika data yang Anda kelola dalam jumlah besar.

5. Implementasi Data Deduplication

Data yang berulang atau duplikat sering kali menjadi masalah besar dalam pengelolaan data. Mengimplementasikan data deduplication selama proses ingestion dapat membantu mencegah data yang tidak perlu masuk ke sistem Anda, menghemat ruang penyimpanan, dan mengurangi beban pemrosesan. Ini adalah langkah kecil yang dapat memberikan dampak besar terhadap efisiensi keseluruhan sistem data Anda.

Tips-tips di atas dapat memberikan dampak signifikan terhadap kualitas dan efisiensi proses data ingestion Anda. Jika Anda membutuhkan bantuan dalam mengoptimalkan sistem data ingestion atau ingin solusi teknologi yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda, hubungi Thrive sekarang! Kami siap membantu Anda memaksimalkan potensi data yang Anda miliki dengan solusi teknologi terbaik.